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失败：从一个BI项目的失败，看到数据治理的重要性( 二 )

时间：2020-11-17 06:16       傻大方


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其实每一项体系既要有决策层的视角，也要有管理层的视角，虽然按照操作层的指标体系与时间自定义几乎涵盖一切，但这样并没有针对每一个岗位进行相应的配置；要想得到用户认可，首要要素需要满足各层级用户在某一时间周期内的数据所见即所得
2）指标体系的管理逻辑梳理不清晰，需要用户凭经验去寻找数据背后的逻辑；BI的价值是提升管理的精准度，通过数据构筑一个企业管理模型。
BI系统实施的最大能力就体现在如何梳理管理逻辑，帮助企业可视化展现管理模型与管理的精细度。
3）主数据定义的一致性问题，用户经常反馈业务系统与BI数据报表中相同维度的数据会出现的一些差异，导致大家对BI数据的信任度严重下降。
综合上述调研的问题，项目组征得公司信息决策委员会的同意，于2012年8月启动了第二期的BI系统实施；项目组经过商讨决定改变实施思路，先暂停技术性工作，首要任务是进行公司的数据治理。
03那么数据治理要怎么开展呢？
失败：从一个BI项目的失败，看到数据治理的重要性
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第一个就是主数据的治理，也就是说企业经营管理过程会用到哪些主数据？这些主数据是如何产生、如何进行分发、会标记哪些维度形成派生主数据？
随后在BI中单独搭建一个主数据中心库，抽取业务系统的主数据按照分类原则存放，并开发主数据一致性校验程序与主数据分发日志表。
第二个是指标的梳理，建立指标体系，定义每个分析过程中的使用的业务指标，建立评价标准，以及计算方法；将业务管理逻辑进行更加直观的呈现，销售环节出现了数据波动就可以直观的呈现出来，通过指标的呈现，可以追踪哪部分业务发生的问题。
第三个就是规范数据产生的入口，以及数据取值的出口的标准；明确所有数据的录入产生的作业标准，建立各个系统到BI的接口规范，企业经营活动中产生的几乎所有数据都要进数据仓库，并由BI系统统一进行数据抽取与数据加工。
另外针对所有业务部、职能部提交的月度经营分析、月度绩效考核、年度关键考核指标、日常管理分析的全部数据需求进行综合评估分析；搭建相应的数据模型，要求任何所有应用数据都从BI系统取值，有了入口与出口的规范才能保证数据的一致性与唯一性。
04完成上述三个动作后由项目组协同企管部门编撰公司数据管理制度，进行全公司范围的发文；数据管理制度定义了主数据产生、指标体系的结构与算法、数据录入与输出的标准等，是一项公司完整数据管理规范。
发文同时还明确了公司数据治理小组的组织架构与职能，治理数据小组有4种角色：

  • 数据操作员，是业务部门的操作人员，主要发起主数据的调整、BI系统的维护、指标体系的修改申请等等；


    稿源：(人人都是产品经理)

    【傻大方】网址：http://www.shadafang.com/c/zj111JE5L2020.html

    标题：失败：从一个BI项目的失败，看到数据治理的重要性( 二 )


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